Luta contra o cancro e oncologia em Portugal : estruturação e normalização de uma área científica (1839-1974)
Bibliographic record
Abstract
Em Portugal, a organização da luta anti-cancerosa acompanhou de uma forma muito próxima o movimento global do primeiro quartel do século XX, ultrapassando alguns países europeus no tocante à planificação e concretização de um projecto que se revelou fundamental na vida médica e científica nacional. Nos anos 20 e 30, o risco posto pela doença acompanhou a transformação profunda do lugar ocupado pela medicina nos domínios da saúde pública, bem como do seu novo papel no seio de uma sociedade que se queria moldada sob o signo da modernidade. Emergiu então um movimento anticanceroso a partir de uma faixa de médicos ligada ao mundo académico, que gravitavam em redor das cúpulas políticas da época. Inserida entre uma especialidade em processo de afirmação e as necessidades assistenciais dos cancerosos, a luta portuguesa contra o cancro resultou da conjugação de uma série de factores que ultrapassam a mera assimilação de novas tecnologias médicas ou até da criação de um espaço próprio para a prática da oncologia. Tornou-se sobretudo num meio para realizar um trabalho intenso de educação para a saúde das populações, num instrumento de ponta na formação médica especializada e numa referência de modernidade científica no contexto do Estado Novo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".